本文认为，尽管编码器-解码器结构是一种标准的语义分割方法，近年来取得了很大的进展，但它严重依赖于局部信息，可能会带来一些偏见，因为无法看到全局信息。本文基于自注意机制，通过捕获丰富的上下文依赖关系来解决这一问题。
[1] K. Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. New York, NY, USA: Wiley, 2001. [2] Q. Zhang and H. Li, “MOEA/D: A multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 11, no. 6, pp. 712–731, Dec. 2007. [3] N. Beume, B. Naujoks, and M. Emmerich, “SMS-EMOA: Multiobjective selection based on dominated hypervolume,” Eur. J. Oper. Res., vol. 181, no. 3, pp. 1653–1669, 2007. [4] K. Deb and H. Jain, “An evolutionary many-objective optimization algorithm using reference-point based non-dominated sorting approach, part I: Solving problems with box constraints,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 4, pp. 577–601, Aug. 2014. [5] T. Weise, R. Chiong, and K. Tang, “Evolutionary optimization: Pitfalls and booby traps,” J. Comput. Sci. Technol., vol. 27, no. 5, pp. 907–936, 2012. [6] M. Potter and K. Jong, “A cooperative coevolutionary approach to function optimization,” in Proc. Int. Conf. Parallel Probl. Solv. Nat., vol. 2. Jerusalem, Israel, 1994, pp. 249–257. [7] Z. Yang, K. Tang, and X. Yao, “Large scale evolutionary optimization using cooperative coevolution,” Inf. Sci., vol. 178, no. 15, pp. 2985–2999, 2008. [8] X. Li and X. Yao, “Cooperatively coevolving particle swarms for large scale optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 16, no. 2, pp. 210–224, Apr. 2012. [9] Y. Mei, X. Li, and X. Yao, “Cooperative co-evolution with route distance grouping for large-scale capacitated arc routing problems,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 3, pp. 435–449, Jun. 2014. [10] D. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Reading, MA, USA: Addison-Wesley, 1989. [11] Y. Chen, T. Yu, K. Sastry, and D. Goldberg, “A survey of linkage learning techniques in genetic and evolutionary algorithms,” Illinois Genet. Algorithms Libr., Univ. Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA, Tech. Rep. 2007014, 2007. [12] S. Huband, P. Hingston, L. Barone, and L. While, “A review of multiobjective test problems and a scalable test problem too
块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。这样，块内的连续行不再相互依赖，因为具有相同颜色的不同块的两个给定元素不能相互依赖。至于多级任务依赖图，同一级别内的行已经不相互依赖。
我们的分析表明，选择一种技术来并行化Gauss-Seidel内核并不总是最好的方法。例如，如果选择多级任务依赖图，在处理网格的最细级别时将暴露足够的并行性，但是在处理最粗级别时将不够，因此导致资源闲置。类似地，当使用块多色技术时，在多重网格的不同层次上保持相同的块大小和相同数量的颜色会损害并行性。
为了提高系统的吞吐量，优化接口的响应速度，使页面响应时间更短，对用户体验更好，某部门的聚合服务层(B端C端的API层）串行调用的RPC接口改造成异步并行模式。
我们的分析还表明Gauss-Seidel内核的自动编译器矢量化能力很差。由于内存访问模式和元素间依赖的数量，这是意料之中的。事实上，Gauss-Seidel算法被证明由于其显式序列化而难以向量化。在块多色的情况下，块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。这样，块内的连续行不再相互依赖，因为具有相同颜色的不同块的两个给定元素不能相互依赖。至于多级任务依赖图，同一级别内的行已经不相互依赖。
前一篇文章分享了NLP基础入门知识，包括NLP发展历程、技术演化路径、学习路线推荐和课程安排等。
从字面上来理解就是A依赖B的同时B也依赖了A，就像上面这样，或者C依赖与自己本身。体现到代码层次就是这个样子
打开工程项目的属性，如下图，选择 General -> Output Directory
1、Husband创建Bean，先判断缓存池中是否存在，存在直接返回，不存在进入createBean创建的流程，调用构造方法创建一个早期的Bean【未进行属性赋值】，创建成功将其放入二级缓存earlySingletonObjects中，之后又调用addSingletonFactory方法将其放入三级缓存中并且将二级缓存中的移除，之后调用populateBean为属性赋值，在@Autowired的后置处理器中查找需要注入的依赖，发现Husband中的一个属性Wife，因此调用getBean方法从容器中获取，但是此时的Wife还未创建，因此又进入了doGetBean的流程，但是此时Wife并没有创建，因此在一二三级缓存中不能获取，又执行createBean方法创建Wife，同样调用构造方法创建一个早期Bean放入二级缓存中，调用addSingletonFactory放入三级缓存并移除二级缓存，然后调用populateBean方法为Wife属性赋值，在@Autowired的后置处理器中查找需要注入的依赖，发现Wife类中有一个属性是Husband，因此调用getBean方法，再次调用doGetBean获取Husband，但是此时的Husband已经创建成功【未赋值】，存放在三级缓存中，因此直接从三级缓存中取出Husband赋值给Wife属性，至此Wife属性已经赋值成功，直接添加到一级缓存（singletonObjects）中并且移除三级缓存，直接返回给Husband赋值，因此Husband中的属性也持有了Wife的引用，都创建并且赋值成功了。
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数。然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值(VaR)与期望损失(ES)。
Spring中的循环依赖一直是Spring中一个很重要的话题，一方面是因为源码中为了解决循环依赖做了很多处理，另外一方面是因为面试的时候，如果问到Spring中比较高阶的问题，那么循环依赖必定逃不掉。如果你回答得好，那么这就是你的必杀技，反正，那就是面试官的必杀技，这也是取这个标题的原因，当然，本文的目的是为了让你在之后的所有面试中能多一个必杀技，专门用来绝杀面试官！
循环依赖是Spring框架中常见的问题之一，当两个或多个类相互引用对方时，就会出现循环依赖的情况。这种情况下，Spring框架无法确定哪个类应该先实例化和初始化，从而导致异常。常见的解决方法有：构造函数注入、setter方法注入、静态工厂方法注入以及使用第三方库等。
SpellGCN：Incorporating Phonological and Visual Similarities into Language Models for Chinese Spelling Check
原子操作：Lua脚本可以保证一组操作的原子性，这在执行多个操作时非常重要，特别是当这些操作相互依赖时。例如，你可以使用Lua脚本实现一个原子性的计数器或货币交易。
由Deeplabv1提出的。 有两种实现方式： 一，卷积核填充0。 二，输入等间隔采样。 📷 扩张率(dilation rate)，也叫空洞数(Hole Size)。 标准卷积可以看做空洞卷积rate=1（Note：rate=2表示中间空洞间隙为1）的特殊形式 📷 中间的空洞间隙，计算感受野的时候，也属于感受野的有效范围。（单个卷积的感受野计算公式：[(rate-1)(k-1) + k] ** 2 ，其中(rate-1)(k-1) 是因为空洞而新增加的边长增量） 📷 作用： 扩大感受野：
两个组之间的关系是“上游”小组的行为影响“下游”小组的项目成功。但下游的行为并不会显著影响上游项目。（例如，如果两个城市沿着同一条河流，上游城市的污染主要影响下游城市。）
在Spring框架中，处理循环依赖一直备受关注。这是因为Spring团队在源代码中为了解决这个问题做了大量的处理和优化。同时，循环依赖也是Spring高级面试中的必考问题，对其深入了解可以成为面试中的制胜法宝。本文将详细介绍Spring循环依赖的产生原因、解决方法以及相关示例。
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，可以通过分析一定的趋势来进行预测。
在状态空间搜索中，初始世界状态通过应用适当的操作进行多次转换，直到找到一个解决方案以达到目标或搜索算法终止并返回失败。我们可以使用诸如BFS、DFS、Dijkstra、A*等搜索算法。
虽然作者在开发中经常会用到多线程，但是对于死锁、线程阻塞等问题还是比较模糊，一般都是先写吧，有问题再改，现在闲下来了，是时候总结一波了，本文主要总结一下同步/异步、串行/并行、死锁、线程阻塞等问题
在Objective-c中，当一个类需要引用另一个类，即建立复合关系的时候，需要在类的头文件中建立被引用类的指针。 如：
在这篇文章中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
数据挖掘中，特征选择的过程就是计算特征与样本观测结果的相关性。卡方检验和互信息是用得较多的计算方法。
研究了好久的 neo4j源码，现在公司要换 janusgraph，只要半途而废开始研究 janusgraph 了
在软件系统中，经常面临着”一系列相互依赖的对象“的创建工作；同时，由于需求的变化，往往存在更多系列对象的创建工作
在这篇文章[1]中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
抽象工厂定义；提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无须指定它们具体的类。
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循环依赖其实就是循环引⽤，也就是两个或者两个以上的 Bean 互相持有对⽅，最终形成闭环。⽐如A依赖于B，B依赖于C，C⼜依赖于A
2面向且米娜编程打通程序横向无耦合交换功能（传统的都是继承有相互依赖） 如日记统计 性能统计 安全控制
计算机硬件 上面一层是 Linux 内核 , 计算机的所有硬件操作都要经过内核 , 内核是 抽象资源操作 与 具体硬件操作细节 之间的接口 ;
Future.wait处理多个不相关异步任务同时分发的场景可以提高程序执行效率，最终总耗时是其中耗时最长任务耗时，不是所有任务总和。
静态类的使用是一个有争议的话题，有人甚至提倡不要在类的名称上使用作用域限定符。关于静态特性争论的焦点在于一个被称为IoC控制反转的设计原则。
本文讲解了 Java 设计模式中的抽象工厂模式，并给出了样例代码，抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定其具体类。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.12499.pdf
RAG领域已经取得了相当大的发展，这篇论文的是如何分解RAG过程，加入多文件检索、记忆和个人信息等定制化的元素。
在求解问题前，考虑到作为状态的累计钱币数没有已知上限，是待求量。因此不能将累计钱币数作为dp索引，因此，我们要分析，这个问题能不能分解成小问题破解？显然，如果是按照先戳破第k个气球来思考，子问题之间是相互依赖的，问题只能分解，不能将小问题的解正确的合成。所以我们要做的是如何分解可以使得小问题之间相互独立？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.04854.pdf
在linux上，使用yum安装，默认安装完成之后会删除下载的rpm包；想要yum安装软件后，还保留安装包，那么需要修改 /etc/yum.conf 配置文件中的keepcache参数。
在上一篇文章：设计模式之工厂方法模式 最后，我们通过示例展示了两个问题。归纳起来就是：
深度学习的基本单元是向量。我们将建模对象对应到各自的向量 x (或者一组向量 x{1}, x{2}, ..., x{n})，然后通过变换、整合得到新的向量 h，再基于向量 h 得到输出的判断 y。这里的 h 就是我们说的表征 (Representation)，它是一个向量，描述了我们的建模对象。而语言表征学习就是解决怎么样将一个词、一句话、一篇文章通过变换 (Transformation) 和整合 (Aggregation) 转化成对应的向量 h 的问题。
继续上节，这回我们讲下抽象工厂模式，抽象工厂模式是工厂模式（简单工厂、工厂方法）中最具抽象和一般性的一种形态。抽象工厂模式可以向客户端提供一个接口，使客户端在不必指定产品的具体的情况下，创建多个产品族中的产品对象。
毫不讳言，在单体(整体/铁板一块monolith)架构中编写代码是容易的。我们可以随时直接查询数据库，在应用程序的其他部分调用我们想要的任何功能，而不必考虑整体架构组织，因为我们正在向现有架构插入新代码。然而，这种类型风格的发展会导致脆弱的混乱的代码库，其中对应用程序的一部分任何改变都可能会改变甚至破坏其他部分的正常功能，而且没有人知道为什么。
确保某一个类只有一个实例，并且自行实例化并向整个系统提供这个实例。 优点：减少系统开销，避免对资源多重利用。 缺点：没有接口，不利于扩展。
注：由于使用同一个工厂创建，该工厂会将所有的成员都创建包括不用的也会。（也可以使用装饰模式去叠加工厂，做到自定义工厂）
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